语法javascript废话 笔记

(笔记)tftp文件上传与下载命令

一、下载文件(如从嵌入式主机下载文件至PC上) tftp -l file -p pc_ip 举例:tftp -l embedded.c -p 172.16.1.200 二、上传文件(如从PC上传文件至嵌入式主机上) tftp -r file -g pc_ip 举例:tftp -r pc.c -g 1 ......
命令 文件 笔记 tftp

JavaScript常用校验类方法

# 前端常用校验类工具方法 # 邮箱 export const isEmail = (s) => { return /^([a-zA-Z0-9_-])+@([a-zA-Z0-9_-])+((.[a-zA-Z0-9_-]{2,3}){1,2})$/.test(s) } 123 # 手机号码 expor ......
JavaScript 常用 方法

CMU 15445 spring - project 1 Buffer Pool实验笔记

## 前排提醒 本项目需要在linux/mac环境下进行开发,如果是windows最好是整个linux的环境,比如云服务器、虚拟机、wsl等。 整个课程需要仔细看文档,包括bustub的readme,每篇project的描述。 整个课程需要仔细看文档,包括bustub的readme,每篇projec ......
project 笔记 Buffer spring 15445

C语言学习笔记(九)自定义数据类型—结构体、枚举、联合体

# 九、自定义数据类型—结构体 自定义类型:结构体、枚举、联合体 ## 结构体的声明 ```c //声明一个结构体类型 //声明一个学生类型,想通过学生类型来创建一个学生变量(对象) //描述学生的属性:名字、电话、性别、年龄 struct Stu { //结构体的成员变量: char name[2 ......
联合体 语言学习 语言 类型 结构

单源次短路算法 学习笔记

**次短路**:顾名思义就是一张图中**第二短**的路径。 **分类**:1. 边**不可重复经过**的次短路问题。边**可重复经过**的次短路问题。 2. **严格**次短路(次短路长度**必须大于**最短路长度)。**非严格**次短路(次短路长度**可以大于或等于**最短路长度)。 # 一 、边 ......
算法 笔记

[学习笔记] JS验证API相关知识

checkValidity()会检查元素是否有任何输入约束条件,并且检查值是否符合约束条件。 如下所示,Input元素下限为4上限为20: ··· <input id="password" type="number" min="4" max="20"> ··· <script> function m ......
笔记 知识 API

(笔记)Linux内核编译: scripts/kconfig/lxdialog/dialog.h:38:20: fatal error: curses.h: No such file or directory

一、问题描述 在编译Linux内核时,使用make menuconfig报错: scripts/kconfig/lxdialog/dialog.h:38:20: fatal error: curses.h: No such file or director tdyizhen1314@ubuntu:~ ......
内核 directory lxdialog scripts kconfig

《管理学》阅读笔记

# 绪论 # 组织与管理 - 组织是指一群人为了实现某个共同目标而结合起来协同行动的集合体。 - 组织具有的基本特征 1.组织具有明确的目标。 2.组织有特殊的活动。组织活动过程实质上是人与物的组合及其变化的过程。 3.任何组织在一定程度上都是独立的。因此与外部社会有着相对明显的1界限。 4.组织的 ......
管理学 笔记

分布理论读书笔记四:基本解

# 基本解 ## 定义 **定义1:** 考虑常系数的偏微分算子: $$ P(\partial)=\sum_{|\alpha|\le m}a_{\alpha}\partial^{\alpha} $$ 其中$a_{\alpha}$是常数.如果存在分布$E\in \mathscr{D}'(\mathbb ......
理论 笔记

分布理论读书笔记:习题和例子

## 1:$\mathrm{pv}(\frac{1}{x})$ 考虑函数$\frac{1}{x}$,由于$f(x)$在0点处的奇异性导致它并不是$\mathbb{R}$上的局部可积函数,可以直接验证,它并不是$\mathbb{R}$上的一个分布,但是,如果考虑如下的算子: **定义:** 对任意的$ ......
习题 例子 理论 笔记

分布理论读书笔记三:Fourier变换

# 5.$\mathscr{S}$上的傅里叶变换 ## 5.1.Schwartz函数空间$\mathscr{S}(\mathbb{R}^n)$. **定义1:** 设$\varphi\in C^{\infty}(\mathbb{R}^n)$,如果对任意非负多重指标$\alpha,p$都有: $$ \ ......
Fourier 理论 笔记

javascript 枚举值label、value映射转换工具函数

function createEnumItem(label, value, ...others) { if (others && others.length > 0 ){ return {label, value, others}; } return {label, value}; } functi ......
javascript 函数 工具 label value

electron 打包兼容 win7 踩坑笔记

问题:.项目原electron 在win10上运行正常,在win7 下报以下错误 # 项目原始版本 { "electron": "^25.3.0", "electron-builder": "^24.4.0",} 解决方案:降低版本 指定版本为: electron v21.4.4 、nodejs v ......
electron 笔记 win7 win

《CUDA编程:基础与实践》读书笔记(3):同步、协作组、原子函数

## 1. 单指令多线程模式 从硬件上看,一个GPU被分为若干个SM。线程块在执行时将被分配到还没完全占满的SM中,一个线程块不会被分配到不同的SM中,一个SM可以有一个或多个线程块。不同线程块之间可以并发或顺序地执行。当某些线程块完成计算任务后,对应的SM会部分或完全地空闲,然后会有新的线程块被分 ......
协作组 原子 函数 基础 笔记

bug笔记_Connected to the target VM, address: '', transport: 'socket'

Connected to the target VM, address: '127.0.0.1:64556', transport: 'socket'错误: 找不到或无法加载主类 com.apexsoft.pif.sys.WdmpSysClientTestApplication 1、maven版本不 ......
39 Connected transport address 笔记

c#学习笔记-------------------GDI+绘图编程入门

GDI+概述 参考文章:https://www.cnblogs.com/funiyi816/p/17122625.html https://www.cnblogs.com/xiaowie/p/8819684.html 编写图形程序时需要使用GDI(Graphics Device Interface, ......
笔记 GDI

智能投放算法笔记(S/X-Learner & Uplift tree)

[toc] ## 1 S/X-Learner ### 1.1 S/X-Learner算法概述 S/X-Learner是一种基于强化学习的算法,用于在线广告的智能自动投放。其包含两个组成部分: - S-Learner: 评估每个广告的预期点击率(CTR) - X-Learner: 评估每个广告的真实商 ......
算法 X-Learner Learner 智能 笔记

Programming abstractions in C阅读笔记:p88-p90

《Programming Abstractions In C》学习第44天,p88-p90总结。 一、技术总结 1.内存分配 内存分配可以分为:static allocation、automatic allocation、dynamic allocation。内存分配使用的函数为:malloc()。 ......
abstractions Programming 笔记 88 90

【JavaScript31】HTML DOM节点与节点属性

## 前言 - DOM (Document Object Model) 文档对象模型,通过 HTML DOM,JavaScript 能够访问和改变 HTML 文档的所有元素。 - 当网页被加载时,浏览器会创建页面的文档对象模型(Document Object Model)。HTML DOM 模型被结 ......
节点 JavaScript 属性 HTML DOM

猫狗笔记注释2

# coding: utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport timeimport create_and_read_TFRecord2 as reader2import os ......
注释 笔记

【学习笔记】线段树分治

定义 线段树分治是一种解决一类有插入、删除和整体查询操作的问题的方法。它是一种离线做法,通过在线段树上记录操作的时间区间来处理修改对询问的影响。每个操作被看作一个时间区间的修改,并在线段树上进行标记。然后通过深度优先搜索(DFS)依次执行这些操作,直到根节点来回答查询,并在离开时将其撤销。 题目 # ......
线段 笔记

【JavaScript30】promise

## 在前端js中是可以发送网络请求的,如果前端js的请求是线性的请求(同步), 网站的体验会很差。设计js发请求的那个人. 选择了使用异步执行方式. 大幅度的提升用户体验. ``` console.log("我要发请求了"); setTimeout(function(){ console.log( ......
JavaScript promise 30

做题笔记

### [AT_abc313_d] Odd or Even 简单题,但是为什么赛场上 WA 了呢? 弱化题目,设 $n = k + 1$,发现只需要每一个数不取询问 $k$ 次,通过前缀和得出。 再设 $k + 1 \ | \ n$,发现只需要类似分块即可解决。 回到原题,最后的一部分如何计算?我们 ......
笔记

重学JavaScript Promise API

> 在这篇教程中,我们将掌握如何在JavaScript中创建并使用Promise。我们将了解Promise链式调用、错误处理以及最近添加到语言中的一些Promise静态方法。 ## 什么是Promise? 在JavaScript中,一些操作是异步的。这意味着当这些操作完成时,它们产出的结果或者值并不 ......
JavaScript Promise API

SyntaxError: Error parsing JavaScript expression: Unexpected token, expected "," (3:16)

## 项目环境 ```bash C:\Users\19139>node -v v18.16.0 C:\Users\19139>pnpm -v 8.2.0 ``` vue3+vite4打包报错 ```text "vue": "3.3.4", "vite": "4.0.4", "rollup": "^3 ......

[刷题笔记] Luogu P1280 尼克的任务

[Problem](https://www.luogu.com.cn/problem/P1280) ### Analysis 首先,如果一个时间只有一个任务开始,则她必须做。如果一个时间有多个任务开始,她可以选一个去做。我们发现这样的决策是取决于后面的空暇时间,而不是前面。所以在dp的时候需要从后往 ......
任务 笔记 Luogu P1280 1280

【转录】卡片笔记法:从卢曼卡片盒到ANTINET

在我们探讨卢曼卡片盒的使用成本时,我们发现真正的成本不仅在于时间投入,更在于个体面临的认知挑战。而当我们探讨ANTINET 与双链笔记法的对比时,我们看到了信息组织方式的转变,从相对混沌的状态走向更加秩序化的分叉结构。然而,这种转变不仅限于信息的组织,更包括了我们笔记工具的选择:我们开始质疑电子工具 ......
卡片盒 卡片 ANTINET 笔记

JavaScript 对象和 JSON 的区别

参考原文:https://blog.csdn.net/jiaojiao772992/article/details/77871785/ 2.1 对象和 JSON 的区别 JSON 就是 JavaScript object notation ,JS对象表示法,是JS对象的严格子集。 区别就是引号:JS ......
JavaScript 对象 JSON

学习JavaScript的大纲

学习 JavaScript 的大纲可以分为初级、中级和高级三个部分。下面是一个详细的学习大纲: ### 初级 1. **JavaScript 简介** - JavaScript 的历史和发展 - 浏览器中的 JavaScript 和 Node.js 的区别 2. **基本语法** - 变量声明 (` ......
大纲 JavaScript

主成分分析(PCA)模型学习笔记(一)

[TOC](主成分分析(PCA)模型学习笔记(一)) # 为什么使用PCA ## 从过拟合说起 在数据量小、数据维度高,模型较为复杂时,很容易产生过拟合。训练误差小而泛化误差较大被称为过拟合,而我们所追求的是泛化误差较小,为了解决过拟合问题,一般有以下的解决方案,一是最直接有效的方法,增加数据量,但 ......
成分 模型 笔记 PCA